Habíamos mencionado que dentro de las técnicas de muestreo no probabilístico hay algunas que tienen menos sesgo y otras que tienen más sesgo. La técnica de muestreo no probabilístico que tiene menos sesgo, y que incluso es considerado cuasi probabilístico, es el muestreo por cuotas; después nos encontramos con el muestreo en bola de nieve. Seguido de esto y con una mayor cantidad de sesgo se encuentra el muestreo según criterio.
Dentro del muestreo según criterio existen dos formas de criterio: el primer criterio, que es el criterio del investigador; y el segundo criterio, que es el criterio de un grupo de expertos. Al primero de ellos se le denomina discrecional; y al segundo, de juicio.
Veamos un ejemplo con cada uno de ellos:
Queremos desarrollar un estudio en los profesionales de la salud que realizan docencia a nivel universitario, para ver cuál es el grado de uso que le dan a las tecnologías de la información y la comunicación en el proceso de enseñanza-aprendizaje.
Me permito plantear este ejemplo porque hace algún tiempo vengo realizando programas de entrenamiento estadístico a través de internet, en el que se requiere hacer uso completo de las tecnologías de la información y la comunicación, porque es la única forma de realizar este tipo de programas a través de internet.
Entonces, ¿a cuántos profesionales incluiremos en el estudio para hacer la recolección de datos? Si estamos hablando de que se trata de un programa a través de internet, la población vendría a ser todos los profesionales de la salud que se dedican a la docencia en el mundo de habla hispana en Latinoamérica.
Entonces, realizar un muestreo probabilístico es, por demás, obsceno. Fijémonos:¿qué pasaría si yo quisiera realizar un muestreo aleatorio simple? Supongamos que mi cálculo del tamaño de la muestra me ha indicado que necesito 400 profesionales, ¿acaso puedo acceder al listado de los profesionales de la salud que se dedican a la docencia en todas las universidades de Latinoamérica?
Sabemos que en cada universidad hay un listado de ellos, pero ¿acaso puedo desplazarme y ponerme en contacto con todas las universidades para
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saber cuántos de sus docentes son profesionales de la salud? Esto es totalmente impensable, por lo tanto no tengo N, no puedo realizar un muestreo aleatorio simple porque no tengo un marco muestral.
Probemos con la siguiente técnica:¿podría realizar un muestreo sistemático? Incluso, si yo pudiera acceder a todos ellos y obtener de alguna manera N, tendría que establecer mi intervalo de salto k que significa dividir N entre n ¿Cuál sería el criterio para utilizar el intervalo de salto? En consecuencia, el muestreo sistemático tampoco se podría aplicar en este caso.
Veamos ahora, cuál sería la forma de realizar un muestreo aleatorio estratificado. Quizás la estratificación la obtenga por países, supongamos que hay países que tienen más docentes profesionales de la salud en el nivel universitario, tendría que desplazarme a todos los países porque eso implica el muestreo estratificado: tomar una fracción de la población proporcional a cada uno de los países. Esto es totalmente impráctico e impensable.
Ahora, probemos con un muestreo por conglomerados. Esto significa que tendría que ubicar universidades porque en cada universidad hay un conjunto de profesionales de la salud que se dedican a la docencia a nivel universitario y acudir a alguno de ellos.
Pues bien, basta con que tenga cinco conglomerados tendría que desplazarme a cinco países; aun así no estaría seguro de que me den la autorización para realizar la entrevista o incluso si los profesionales me permiten entrevistarlos; si aceptarían ser parte del estudio. Esto, también, sería totalmente impráctico.
como siempre, pienso en aquel que tenga la menor cantidad de sesgo posible. Comienzo por el muestreo por cuotas a ver si este es el tipo de selección que me permitiría recolectar datos.
Las cuotas podrían ser los países pero también podrían ser las universidades, en cualquiera de los dos casos me encuentro con el mismo conflicto con el que me había encontrado en el muestreo estratificado. Por tal razón, tampoco es aplicable el muestro por cuotas.
Sigo descendiendo, riesgo aparte de incrementar el sesgo de mis resultados, y no tengo otra alternativa, así que probare con el muestreo en bola de nieve. Me pongo en contacto con un docente del área de la salud a nivel universitario y espero que el me ponga en contacto con otro docente. Pues, él me va a poner en contacto con un docente de su propia Universidad y de su propia Facultad, y este, a su vez, me va a poner en contacto con otro docente de la misma Facultad y de la misma Universidad, y nunca voy a salir de allí.
Incluso, si me llegaran a poner en contacto con un docente de otra Universidad sería de la misma ciudad, porque las personas tienden a agrupar su entorno social geográficamente. Entonces, la mayoría de los docentes que entreviste serían de la misma Universidad y con mucha suerte de la misma ciudad; por tal motivo, sigo descendiendo en los muestreos no probabilísticos, bajo riesgo de incrementar el sesgo en mis resultados, y me encuentro con el muestreo según criterio.
El primer criterio es el criterio del investigador y el segundo criterio es el criterio de un grupo de expertos, llamado juicio, también conocido como juicio de expertos. Entonces, se trata de encontrar un conjunto de
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profesionales que hagan exactamente lo mismo que estoy haciendo, que son programas de entrenamiento estadístico a través de internet y me encuentro que en este momento todavía no hay profesionales de la salud que estén haciendo programas de entrenamiento estadístico a través de internet; por lo tanto, no puedo recurrir a expertos y tendré que recurrir al criterio particular, al criterio discrecional, es decir a mi propio criterio.
¿A cuántos debo estudiar? Tendré que recurrir a mi experiencia realizando este tipo de programas de entrenamiento, al conocimiento que tengo sobre esta línea de investigación para poder decidir a cuántos y a cuáles de los profesionales de la salud que hacen docencia universitaria debo entrevistar para conocer el uso que le dan a las tecnologías de la información y la comunicación en el proceso enseñanza-aprendizaje.
Entonces, se me ocurre acudir a los miembros del Club de Estadística, porque allí tenemos a los profesionales de la salud, tenemos el registro los que son docentes de nivel universitario; y decido hacerles una entrevista o, tal vez, una encuesta a todos ellos.
Esta será la forma de obtener los resultados que necesito para concluir mi investigación. El único que decidió acerca del número y de la forma de seleccionar a estos profesionales fue el investigador, criterio particular discrecional, intencional, llamado también opinático, porque es una opinión, en este caso, personal.
Pero, ¿Qué pasaría si hubiese un conjunto de profesionales que realizan la misma actividad? Trasladémonos cinco años más adelante: ya hay muchos profesionales que dan programas de entrenamiento estadístico a través de internet.
En este caso tendré que ponerme en contacto con ellos para pedirles su opinión, y otra vez aparece el término de opinático. Entonces, para poder decidir a quienes incluir en el estudio y quienes quedarán fuera de él, teniendo en cuenta que tenemos una base previa de los miembros del Club de Estadística, me permitiré realizar una crítica con este conjunto de profesionales; y por eso también a este muestreo se le llama crítico.
Este tipo de muestreo es muy utilizado en las pruebas piloto, porque cuando construyes un instrumento necesitas ponerlo a prueba. Para realizar tu cálculo del alfa de Cronbach y realizar un ajuste acerca de la forma de redacción que debe tener tu instrumento, en ese caso no tienes que hacer un cálculo ni utilizar una técnica probabilística, sino simplemente identificar un conjunto de unidades de estudio muy similar al que pertenece tu población y a esto se le denomina focus group, muy utilizado en los estudios de mercado.
De hecho, el ejemplo que te puse acerca del uso de las tecnologías de la información y la comunicación en los profesionales de la salud que hacen docencia a nivel universitario es parte de un estudio de mercado.